詞向量意思

詞向量（Word Vector）是自然語言處理（NLP）中的一種表示方法，它將詞語映射到一個低維度的空間中，使得詞語在空間中的距離能夠反映它們語義上的相關性。這種表示方法通常通過神經網絡模型，如Word2Vec、GloVe或BERT等來學習得到。

傳統上，詞語在計算機中是以獨詞符號（Token）的形式被處理的，例如「我」、「愛」、「北京」等。這些詞語在計算機中是以獨詞符號的形式被處理的，但它們之間的語義關係並沒有被直接表示出來。詞向量則通過將詞語映射到一個低維度的空間中，使得詞語在空間中的距離能夠反映它們語義上的相關性。例如，「我」、「你」、「他」在語義上相關，它們在詞向量空間中可能就會被映射得比較接近；而「我」、「愛」、「北京」在語義上相關，它們在詞向量空間中可能就會被映射得比較遠。

詞向量的優點是它們可以捕捉到詞語之間的語義關係，從而使得計算機可以更好地理解和處理自然語言。例如，在一個詞向量空間中，如果「我」、「你」、「他」被映射得比較接近，而「我」、「愛」、「北京」被映射得比較遠，那麼我們就可以通過計算機來識別和處理這些詞語的語義關係。這對於自然語言處理應用，如機器翻譯、語音識別、文本分類等，都是非常有用的。